视觉伺服论文

10.5 摄像机标定

对于视觉伺服应用的一个重要问题是摄像机的标定，这是靠传感器来提供反馈到控制器上的信息。标定包括内部参数的估计，以及外部参数，用以描述相机架相对于底座或者末端执行架的姿势。多种校准的技术都是基于与那些物体相对于相机的姿态估计算法相类似。

特别的，如果内部参数是知道的了，那么10.3.1节中PnP中的n 共面问题的解决方法就可以直接被用于相机的外部参数计算。

事实上，根据式（10.14），一个手眼相机的外部参数可以计算如下：

这里的矩阵是解决PnP的平面问题的算法输出。

提供矩阵，表现出物体架相对于基座的位置和方向，是知道的。相似的，根据式（10.15），手眼相机的外部参数可以计算如下：

这里的矩阵，表现了物体架相对于末端执行架的位置。

如果内部参数不知道，那么10.3.1节中所导出的公司将要继续推导并可能被以下三种相位所描述。

相1

一个平面的单应性可以从正常化的像素坐标来计算：

根据式（10.7）可以得到：

这里的是一个3x3矩阵：

是式5.41内部参数矩阵，矩阵在式（10.8）中定义。使用一个与10.3.1节中提到的相似算法，从平面n点坐标中，这里n

大于等于4就可以计算出平面单应性，得到一个比例因子。

相位2

矩阵可以从矩阵中算出来。事实上，考虑式（10.65），以及式（10。8）中的定义。

这里的是指矩阵中的第i列矩阵。从方程中计算和

，在这些向量上施加的单位正交性和单位规范约束性。可以到得到下面两个标量方程：

由于它们之间是线性的，可以写成下面的形式。

在以上的方程中，是一个基于的系数矩阵。当

，这里的是系数矩阵的通用元素：

通过重复相位1 k次，随着相同的平面在不同的时间处于不同的位置，式（10.66）中的2k方程即可获得。当k大于等于3时，这

些方程有唯一的结果，定义了一个比例因子从矩阵，考虑（10.67），内部参数的表达式如下：

10 视觉伺服

这里的=和可以如下计算出：

相位3

一旦内部参数矩阵被估算出来，就有可能从计算出，得到比例因子，使用利用式（10.65）得到平面k个位置中的一个。

因此，通过计算出的矩阵的可以作为10.3。1节中的PnP问题的一个解决方案。最终，使用方程（10.62）。（10.63）可以估算出相机的外部参数。

上面提到的方法也只是个概念，因为在测量噪声和镜头畸变中，它并没有提供一个可靠的结果——特别是对于内部参数，然而这种结

果的准确性可以通过使用考虑镜头畸变现象以及非线性化技术模型来提高。

从实验的角度来看，以上描述的标定方法需要使用到标定平面，这个平面的一些点是可以很容易的检测到；同样，必须准确知道这些点相对参考架的位置。图10.11中便展示了一个平面标定的实例。

最后，注意到一个校准方法同样可以从非平面pnp问题中建立。

10.6 视觉伺服问题

视觉测量需要机器人在周围环境中收集信息。在机器人操作的例子中，这种信息就会被用于计算出机器末端执行机构与相机所观察到的物体的相对位置。视觉伺服控制的目的是确保末端执行机构，在视觉测量的基础上能够实时的达到和保持与所观察到的物体保持所期望的的姿势。

值得一提的是，由视觉系统提供的直接的测量数据与图像平面的特征参数有关，当一个机器人行为在操作空间中被定义后，根据末端执行机构相对于物体的位置。这就会促使我们考虑两种控制方式，正如图10.12和图10.13. 叫做基于位置的视觉伺服，也被称为操作空间的视觉伺服，和基于图像的视觉伺服。也被称为图像空间的视觉伺服。在这些方案中，眼在手相机可以考虑，对于眼手相机，相似方案可以被接受。

这种基于位置的视觉伺服方法与图8.2中提到的操作空间控制的概念相似。主要的不同是基于对观察到物体与照相机之间的位置实时估算的的反馈。可以使用分析算法或者迭代算法来实现估算。其概念的优势是其直接作用于操作空间变量的可能性。因此，控制参数可以在合适规定的末端执行器的时间响应中选择，不管在稳态还是瞬态过程中。这种方法的确定是，由于缺少对图像特征的直接控制，物体可能会消失在相机的瞬态视野中，或者成为一种错误规划的结果。因此，由于缺少视觉测量，反馈回路是开放的，而且可能会发生不稳定性。

图像空间视觉伺服方法中，控制行为是通过基于对所需配置的图像特征参数价值之间的不同的错误定义来计算的。

以及相机实时位置的参数测量价值。这个解决方案的概念优势是对于相机的相对于物体的实时估算是不需要的。然而，因为是在图像特征参数中直接控制，在相机移动过程中，就有可能保持物体在相机的视野中。然而，由于在图像特征参数和操作空间变量之间测绘的非线性，可能会出现单一配置，这将导致不稳定性或者控制动作的饱和性。同样，末端执行器的轨迹并不容易提前预测到，还可能导致故障性碰撞或者关节的限制性。

比较两种控制策略，它同样是值得考虑的操作条件。特别重要的是相机标定问题。很容易理解基于位置视觉伺服控制相比于基于图像视觉伺服控制更加有利于相机的标定。事实上，对于第一种方法，存在较定参数的不确定性。包括内部和外部，导致在操作空间变量的估算上出现错误，这种变量可以看成是外部的干扰作用在控制回路的反馈机制上，这里的干扰抑制能力比较低。另一方面，在基于图像伺服控制中方法中，被用于计算控制行为的量是直接定义在图像平面与像素单元的测量中。这就意味着在控制回路的前面路径中，不确定性影响可以被看成是干扰，这里的抗干扰能力是非常强的。

更深层次的是对物体的几何模型的分析，明显的，对于基于位置的伺服控制，如果仅使用一个相机，物体的几何形状是必须知道的，因为这对于位置估算是必要的，然而当一使用个立体相机系统时，它可能不知道，另一方面，基于图像的视觉伺服控制是不需要物体几何形状的，即使对于单相机系统。

以上主要介绍了基于位置和图像的视觉伺服控制。对于这两种方法，提出了调定设定点问题，以及物体相对于机架是固定的。一般性而言，单一的较定相机的例子正如图像10.5中那样；再者就是端部执行器的选择来配合相机架。

10.7 基于位置的视觉伺服

在基于位置的视觉伺服中，视觉测量用于实时的估算其次变化矩阵，这代表着

物体相对于照相机架的相对位置。从该矩阵中，其独立坐标系的矢量为，在式（10.31）中定义，可以被提取出来。

假设物体和基座是固定的，那么基于位置的视觉伺服问题就可以通过增加物体相对于

相机机架的预定值来解决。这个增加值可以通过其次变化矩阵来设定，这里的d代表预定的相机位置。从这个矩阵中，可以提取出操作空间向量。

矩阵和可以得到其次变化矩阵：

这个矩阵表达了相对于所需位置，相机的实时位置和方向。从这个矩阵中可以知道，在操作空间中可以计算出一个合适的误差矢量，定义为：

这里的是从转置矩阵中得到的欧拉角向量，向量并不依赖于物体

的位置，同时代表着相机的期望位置和实时位置之间的误差。这个矢量并不符合和之间的差异，但是它可以从相应的其次变换矩阵来计算，使用式（10.68）和（10.69）控制的设计必须使操作空间的误差趋近于0.

注意到，对于设定点的选择，物体的位置信息并不是需要的。然而，控制目标可以很好的满足所需要相机相对于基座的位置，相应的其次变换矩阵：

是机械手的灵巧工作区。如果物体与基座是相对固定的，这个矩阵就可以保持不变。

10．7.1 重力补偿的PD控制

可以使用重力补偿PD控制来实现基于位置的视觉伺服，对用于适当控制的适当修改。

计算（10.69）的时间倒数，对于位置部分，得到：

然而，对于对于取向部分，它得到：

为了计算上述表达式，等式和已经被计算在内，观察到和是固定的。因此，有表达式：

因为末端执行架和相机执行架是一样的，所以就可以得到下面的等式：

这里的额矩阵：

有在操作空间中，机械手的雅克比矩阵分析意义，作为式（9.14）中的雅克比矩阵。

基于重力补偿的PD型位置视觉伺服表达式：

类似于运动控制法则（8.110），但是使用的是不同的操作空间误差定义。平衡位置的渐近稳定性相对应的，可以可以利用Lyapunov函数证明：

注意到，对于计算法则（10.74），以及的测量是需要的。然而，衍生的方程也是需要k。

图10.14中展示是基于重力补偿pd型位置视觉伺服款图。注意到，整个款图计算误差以及控制系统计算输出有一个纯粹的概念意义以及一个不对应的代数和。

10.7.2 速度控制的解决

来自视觉测量的信息在低于或等于相机机架的速度被计算出。这个数量，特别对于CCD相机，比机器人操作手动作的典型频率至少低一个数量级。在数字控制运算法则（10.74）中，作为结果保持闭环系统的稳定性。这种增益设定的值必须比用于运动控制低的多；因此，闭环系统的性能是根据收敛速度以及其干扰稳定性比较差。

假设机器人配备了在关节空间和操作空间高增益的控制器，这种问题就可以避免。忽视跟踪机械手的动态和干扰误差的影响，控制机械手可以被认为是一种理想的定位装置。这就暗示了，在关节运动控制中，下面的等式成立：

是被施加的参考轨迹关节变量

因此，视觉伺服可以在视觉测量的基础上通过计算轨迹

来实现，以使操作空间的跟踪误差（10.69）趋近于0 。

最后，方程（10.72）建议选择的关节空间的参考速度：

通过方程（10.75），更换式（10.72）得到线性方程：

对于正定矩阵K，这个等式暗示了操作空间误差趋向于0 。

上述方案称为在操作空间对速度的控制，因为它是基于对操作空间误差的速率的计算。轨迹线是通过对式（10.76）简单的整合计算出来的。

图10.15中展示的是基于视觉伺服解决速度位置的方案图。整个的方案计算误差和计算输出结果都有一个纯碎概念性的意义以及与代数和不相适应。

可以注意到K的选择影响了相机架轨迹的瞬时方向。如果K是一个具有位置增益的对角矩阵，则相机架的原点在机架的原始位置与期望位置之间的连线线段上。可能的方向误差选择正如3.7.3节中所示，用适当的雅克比矩阵（10.73）定义，事先知道相机的轨迹是重要的,因为在运动过程中，对象可能退出相机的视野?ELD，使视觉测量不可用。

10.8 基于图像的视觉伺服

如果物体与机架式相对固定的，就可以通过规定与相对于相机期望位置有稳定值的物体特征参数向量来制定这个这个基于视觉伺服控制。因此，它是假设期望的姿态存在，使相机的姿态在机械手的熟练操作区内更一步，是被认为是唯一的。最后，特征参数可作为物体n点的坐标，当n大于等于4时共面，当n大于等于6时不共面。注意到，如果操作空间维度小于6时，针对SCARA的机械手，可以使用少量的点。

互相关矩阵取决于变量S和，

，作为物体第三个通用特征点坐标。

值得注意的是任务的分配是直接根据特征向量，单位置是不需要知道的时。事实上，可以通过测量特征参数来计算出，当物体与相机的相对位置是期望位置时。

控制法的设计必须保证图像空间的误差趋向于0

10.8.1 重力补偿型PD控制。

基于图像的视觉伺服可以通过使用重力补偿型PD控制来实现。

为此，考虑下面的正定二次形式lypapunov（李亚普诺夫）候选函数：

对称矩阵和正定矩阵（kxk）。

计算（10.80）的时间倒数，联合点空间操作器的动态模型表达式（8.7）和（7.49）得：

因为以及物体相对于机架是固定的，下面等式成立：

图10.16 基于重力补偿PD型图像视觉伺服流程图

这里：

相机架和末端执行器是联动的，因此，选择：

上式的是（kxk）对称正定矩阵，则等式（10.81）变成：

控制法（10.84）包括一个在关节空间的非线性重力补偿操作以及在图像空间的线性PD操作。根据式（10.82），最后的步奏是在图像空间中的相应求导以及添加进阻尼。最后结果框图正如图10.16所示。

对的直接测量会使得推导结果为；然而这种测量并不是可靠的。可以将其替代为。

等式（10.85）揭示，对于所有的系统轨迹，Lyapunov函数减小

直至。因此，系统达到了一个平衡位置，定义为：

等式（10.86），（10.83）表示：如果互相关矩阵以及机械手的雅

克比几何矩阵都是满秩的，然后，这就是我们需要的结果。

图10.17 分解速度图像视觉伺服流程图

注意到控制式（10.84）不仅需要对的测量还要避免对向量

进行计算。在一些实际应用中，是一个很好的估算值。可

以使用估算值或者稳定值作为初始值或者期望值。这等价于使用一个

互相关作用的估算值。然而，这样稳定性的证明将会变得非常复杂。

10.8.2 速度分解的控制

速度分解控制的概念可以很容易延伸到图像空间，在这种情况下，等式（10.82）提出了在关节空间中的参考速度：

在假设矩阵可逆情况下，这种控制法，更换式（10.82），产生了线性方程：

因此，如果是一个正定矩阵，那么等式（10.88）就是一个渐进稳定性方程，其误差渐进趋向于0. 图像空间误差收敛趋向于

0 就确保了能够渐进收敛到达位置

如图10.17所示那样

注意到这个控制框图需要对逆矩阵进行计算，因此，它会

被几何型雅克比矩阵以及互相关矩阵的奇点问题所影响，其中互相关作用的奇点是主要的，因为他们依赖于图像特征参数的的选择。

因此，分两步计算控制法（10.87）是很方便的，第一步便是向量的计算：

第二步是关节空间参考速度使用关系的计算：

互相关矩阵的奇点问题可以通过使用特征参数k来解决。

从机械手的运动特异性来看，互相关做用的矩阵奇点问题可以使用特

征参数k解决。控制法的转换可以通过使用互相关矩阵来转换，正如式（10.89）所示那样：：

闭环系统控制法的稳定性（10.90），式（10.91）展示了基于正定函数（如下）直接使用Lyapunov函数。

对这个函数进行时间求导，并联系式（10.82）（10.83）（10.90）（10.91）

得到：

矩阵的列多于行。因此，闭环系统是稳定的但不是渐进稳定性。这就暗示了误差是由界限的，但是在一些实例中，系统可能达到一个一个平衡，此时，。

另一个问题是与控制法（10.89）或者（10.91）（10.90）相联系的，这是基于需要知道，才能对互相关矩阵进行计算。与10.8.1节相似，这个问题也可以通过使用一个估计矩阵来解决。在这样的情况下，Lypapunov函数法可以证明，如果矩阵

式正定矩阵，那么控制方案就可以保持稳定性。注意到只是依据对象的几何信息。因此它同样能够被看成是基于图像的视觉伺服，

在这样的情况下，仅仅一个相机被使用，不需要额外的对象几何信息。

矩阵元素的选择影响了特征参数的轨迹。这是微分方程（10.88）的解。在这样的特征点的情形下，如果一个拥有相等元素的对角矩阵被建立，那么这些点在图像平面上的的投影将会成为直线段。然而，相关照相机的运动并不容易预测到，因为图像平面和操作空间的变量时非线性的。

10.9 各种控制方案的比较

为了对各种控制方案进行比较，考虑了例子10.3中的SCARA机器人和例子10.1中的平面。SCARA机器人执行架是在横向联合轴1与末端执行器架交点上，当，时棱柱关节变量。该机架的z轴点向下。操作空间被（10.33）中的向量来定义。

根据问题7.3的动态模型，考虑例7.2中的相同的数据，此外，

，最后两个步奏中点电机的作用被忽略。

对于基于位置视觉伺服方案，从一个适当的特征向量中实时估算向量是需要的，为此，10.3.3中的算法就可以用到，基于图像逆雅克比矩阵。这是一个经典的视觉跟踪应用程序，可以使用只有两个特征点完成，因为对应的雅克比矩阵是一个（4x4）矩阵。被选择的点是图10.6中的P1和P2。

相同的点可以被用于图像视觉伺服，因为对应的雅克比矩阵

是一个（4x4）矩阵。

它是假定在时间t=0时，相机架的姿势，相对于基座，是通过操作空间向量（如下）来定义的。

相对于相机架，物体姿势是通过操作空间向量：

来定义的。

所期望的物体姿势相对于想家架是通过向量

来定义的。

这个量被假定为使用基于位置的视觉伺服方案的姿态估计算法的初始值。

对于基于视觉伺服方案，在期望姿势，物体点P1和P2的特征参数期望值是：

对于所有方案，都采用了一个采样时间为0.004s的离散时间控制器，对应一个25HZ的频率。此值与模拟摄像机的最低帧率和允许的视觉测量在最坏的情况下使用。

在数值模拟中，下面的控制方案都已经被运用。

A．基于重力补偿PD型位置视觉伺服控制油以下数据：

B. 基于分解速度位置视觉伺服有以下数据：

1s的时间常数对应三个位置变量，0.5s的时间常数对应一个方向变量。

B．基于重力补偿PD型的图像视觉伺服有如下数据：

C．

D．基于分解速度图像视觉伺服有如下数据:

1s的时间常数对应一个特征参数。

对于分解速度控制方案的模拟，速度控制机械手的动力学已经被忽视。因此，一个纯粹的运动模型被认为是，基于机械手的雅可比矩阵的解析。对于基于位置视觉伺服控制方案，基于图像雅克比逆矩阵的姿势估算算法都采用了这个方案，它有着一个整合步奏时间

以及得到。正如例10.4中所展示那样，这就暗示了算法收敛时间大概是0.03s，这是对基于位置控制操作的正确要求。

对于图像视觉伺服方案，矩阵的近似矩阵

，这里的是向量的第三个组分。

对各种控制器的的参数进行了选择，来展示各种控制法的特点，同时，对各种方案在响应一致的控制动作中的表现进行比较，特别的，可以观察如下：

1方案A和B的增益已经被调整，以获得方案B和D中的瞬态动作。

2 在控制方案B中，位置变量的增益已经和另一个相等，但是不等于方向变量的增益，这表现了所需的动力学以施加到每个操作空间变量。

3 在方案D中，增益也是与另外一个相等，由于施加不同的动力学的特征点在图像平面上的投影坐标系的不同是不重要的。

各种控制方案的结果如图10.18-10.25所示那样：

4 相机架相对于基座的位置和方向的时间历程和对应期望值（用虚线表示）。

5 特征参数和对应期望值得时间历程（虚线表示）

6 相机图像平面上的特征点的预测路线，从初始位置（显示着十字形）到终了位置（标志着圆形）。

各种方案的控制性能，从得到结果可以获得以下几点

原则上，如果是基于位置的视觉伺服是被采用的，那么所需的瞬态操作就可以被分配到操作空间变量。这对于方案A仅仅是一部分好处或者真实，因为闭环系统的动力学是非线性和耦合的。因此，正如图10.18中所示那样瞬态操作可能不同，如果，操纵器从不同的初始

姿态开始或者达到各种不同的期望姿势。对于B，图10.20中操作空间变量的时间历程展示了指数型的瞬态操作，它的特征仅仅取决于矩阵K的选择。

对于A,和B，特征点的预测轨迹和图像平面中对应的路线（图10.19和图10.21）已经演变而不能提前预测。这就暗示了，虽然特征点的预测是在在初始和所需的配置图像平面，它们可能在瞬态过程中从图像平面退出，这就会导致控制系统的收敛性问题。

图10.18 控制方案A中的相机架的位置和方向时间历程图

机器人视觉伺服系统综述

机器人视觉伺服系统综述 摘要：对机器人视觉伺服系统进行阐述，介绍了机器人视觉伺服系统的概念、发展历程以及研究背景；并从不同的角度对机器人视觉伺服系统进行了分类。最后介绍了该领域的研究现状、所取得的成就，以及今后的发展趋势。 关键词：机器人；视觉伺服；综述 Survey of robot visual servoing system Abstract:: In this paper,the survey of robot visual servoing system are introduced.The paper reviews the concept and history background of robot visual servoing system.This article also classify the robot visual servo system from different aspects. Finally, it introduce the research status quo, achievements and future trends in the field. Key words:robot, visual servoing, summary 1．引言 随着先进科学技术的不断发展，机器人已经在生产和生活中起到了越来越重要的作用，因次人们不断对机器人技术提出更高的要求。为了使机器人能够完成更加复杂的工作，适应更加复杂的环境，机器人不仅需要更加完善的控制统，还需要能够更多的感知环境的变化。而影响其发展的一个重要原因就是机器人缺少像人一样的感知能力，在人们为机器人添加各种外部传感器的过程中，机器人视觉以其信息大、信息完整成为最重要的机器人感知功能[1]。 机器人的视觉伺服系统是机器人的视觉和机器人控制的相结合的复杂系统。其内容包括了图像的采集与处理、运动学和动力学、自动控制理论及其系统数据实时分析等领域于一体的新兴交叉学科。随着摄像技术和计算机技术的发展，以及相关理论的日益完善和实践的不断检验，视觉伺服已具备了在实际中应用的条件；而随着机器人应用领域的不断扩展，重要性也不断提高，与其相关技术问题已经成为了当前的研究热点[2]。所以实现机器人视觉伺服控制有相当的难度，是机器人研究领域中具有挑战性的课题。 2．机器人视觉伺服系统 2．1机器人视觉伺服系统的定义

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1 引言 随着科技的快速发展，在现代工业自动化生产过程中,机器视觉正成为一种提高生产效率和保证产品质量的关键技术,如机械零件的自动检测、智能机器人控制及生产线的自动监控等。 基于视觉的伺服策略是采用相机所观察的特征来控制机器人移动的一种灵活有效的方法。视觉伺服主要分为3种：基于位置的视觉伺服(PBVS)、基于图像的视觉伺服(IBVS)和混合控制视觉伺服。早期的研究主要是基于位置的视觉伺服研究，近年来主要是基于图像的视觉伺服研究。 PBVS的反馈偏差在3D笛卡尔空间进行计算，IBVS的反馈偏差在2D图像平面空间进行计算。PBVS 的控制方式直接在笛卡尔空间下进行位姿估计和运动控制，具有很好的直观性和简单有效性。IBVS的控制方式其期望给定值直接以图像特征信息表示，所以不需要将特征信息投影逆变换到工作空间的过程，因此基于图像的控制方式对标定误差和空间模型误差不敏感，具有更高地定位精度，为多数的视觉伺服系统所采用。 2 视觉伺服控制算法 在进行任何一个基于伺服控制的控制系统的分析、综合或设计时，首先应建立该系统的数学模型，确定其控制算法。它反映了系统输入、内部状态和输出之间的数量和逻辑关系，这些关系式为计算机进行运算处理提供了依据。控制算法的正确与否直接影响控制系统的品质，甚至决定整个系统的成败。 2.1 基于位置的视觉伺服算法的优化 对于不同的功能要求，采用传统的基于位置的视觉伺服控制算法，常常造成稳定性不够、精度不够、准确性不足等问题，我们需要对算法进行优化处理，来满足要求。 例如，针对家庭环境中服务机器人物品的抓取问题，提出一种改进的基于位置的视觉伺服抓取算法。该算法主要包括4个部分： 1.基于Naomark 标签的物体识别，根据Naomark的ID确定抓取方式，并利用世界单应分解算法对目标物位姿进行估计。 通过在具有不同形状和特征的各类物品上布置Naomark 标签的方式，可以实现被操作物的快速识别与定位，从而解决家庭环境中物品种类多、操作方式复杂带来的困难。 利用Hough 变换和边缘检测可以得到Naomark 的各特征点。 2.对NAO机器人的五自由度手臂进行运动学建模，计算出运动学正解和逆解。

机器视觉文献综述

一、机器视觉与图像采集的研究的意义 “作为一项关键性的自动化技术，机器视觉在发展中国家中对经济的现代化非常重要。为了在世界市场中进行竞争，发展中经济不能无限期的依赖于廉价劳动力。“AIA市场分析员Kellett说。同样地，现代化必须实现高效率、高生产率以及高质量。这也是机器视觉的作用所在，”对机器视觉长期需求这样的趋势是发展中国家实现经济现代化的基础。因此，机器视觉对于世界经济的发展将越来越重要。” 二、机器视觉与图像采集的研究的现状 国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，CCD摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。 国内机器视觉发展的大致历程：中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。 三、机器视觉与图像采集技术在各个领域的应用 视觉技术的最大优点是与被观测对象无接触,因此,对观测与被观测者都不会产生任何损伤,十分安全可靠,这是其它感觉方式无法比拟的. 理论上,人眼观察不到的范围机器视觉也可以观察,例如红外线、微波、超声波等,而机器视觉则可以利用这方面的传感器件形成红外线、微波、超声波等图像. 另外,人无法长时间地观察对象,机器视觉则无时间限制,而且具有很高的分辨精度和速度. 所以,机器视觉应用领域十分广泛,可分为工业、科学研究、军事和民用4 大领域. 3. 1 工业领域 工业领域是机器视觉应用中比重最大的领域,按照功能又可以分成4 类:产品质量检测、产品分类、产品包装、机器人定位. 其应用行业包括印刷包装、汽车工业、半导体材料/ 元器件/ 连接器生产、药品/ 食品生产、烟草行业、纺织行业等.下面以纺织行业为例具体阐述机器视觉在工业领域的应用[9 ] .在纺织企业中,视觉检测是工业应用中质量控制的主要组成部分,用机器视觉代替人的视觉可以克服人工检测所造成的各种误差,大大提高检测精度和效率. 正是由于视觉系统的高效率和非接触性,机器视觉在纺织检测中的应用越来越广泛[10 - 12 ] ,在许多方面已取得了成效.机器视觉可用于检测与纺织材料表面有关的性能指标见表4. 目前主要的研究内容可分为3 大类: 纤维、纱线、织物. 由于织物疵点检测(在线检测) 需要很高的计算速度,因此,设备费用比较昂贵. 目前国内在线检测的应用比较少,主要应用是离线检主要的检测有纺织布料识别与质量评定、织物表面绒毛鉴定、织物的反射特性、合成纱线横截面分析、纱线结构分析等. 此外还可用于织物组织设计、花型纹板、棉粒检测、分析纱线表面摩擦。 3. 2 民用领域 机器视觉技术可用在智能交通、安全防范、文字识别、身份验证、医疗设备等方面. 在医学领域,机器视觉用于辅助医生进行医学影像的分析,主要利用数字图像处理技术、信息融合技术对x 射线透视图、核磁共振图像、CT 图像进行适当叠加,然后进行综合分析,以及对其它医学影像数据进行统计和分析。 3. 3 科学研究领域 在科学研究领域可以利用机器视觉进行材料分析、生物分析、化学分析和生命科学,如

基于图像的视觉伺服系统

基于图像的机器人视觉伺服系统研究 班级：自121 姓名：成佳宇 学号：3120413006

基于图像的机器人视觉伺服系统 摘要本文采用基于图像的眼在手（eye in hand）视觉伺服结构,通过计算图像雅克比矩阵实现机械手的定位任务。本文采用应用最广泛的机器人工具箱(Robotics Toolbox for Matlab)，在该工具箱的基础上,运用Sub-system实现Matlab和Simulink的有机结合，建立基于图像反馈的六自由度PUMA560机器人视觉伺服系统Simulink模型,仿真验证该模型的有效性。 关键字：puma560机器人；视觉伺服；图像的雅可比矩阵Abstract：In this paper,we use Image-based visual servoing control system, via image jacobin matrix function the positioning of the manipulator by calculation task. on the basis of Robotics Toolbox for Matlab, and using Sub - system to realize the organic combination of Matlab and Simulink, based on the image feedback Simulink model of six degrees of freedom PUMA560 robot visual servoing system, the simulation verify the validity of the model. Keyword：PUMA560robot；IBVS；Image jacobin 引言： 机器人视觉伺服己成为机器人领域重要的研究内容之一，但是机器人视觉伺服系统是一个十分复杂的非线性系统。视觉是一种复杂的感官,视觉信息中包含有大量的数据,要从 中提取特征信息,需要复杂的算法及耗费大量的运算时间,

机器人视觉伺服技术发展概况综述

机器人视觉伺服技术发展概况综述 目前，在全世界的制造业中，工业机器人已经在生产中起到了越来越重要的作用。为了使机器人能够胜任更复杂的工作，机器人不但要有更好的控制系统，还需要更多地感知环境的变化。其中机器人视觉以其信息量大、信息完整成为最重要的机器人感知功能。 机器人视觉伺服系统是机器视觉和机器人控制的有机结合，是一个非线性、强耦合的复杂系统，其内容涉及图象处理、机器人运动学和动力学、控制理论等研究领域。随着摄像设备性能价格比和计算机信息处理速度的提高，以及有关理论的日益完善，视觉伺服已具备实际应用的技术条件，相关的技术问题也成为当前研究的热点。 本文对机器人视觉伺服技术进行了综述，介绍了机器人视觉伺服系统的概念及发展历程和分类，重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统。对机器人视觉所涉及的前沿问题做了概括，并指出了目前研究中所存在的问题及今后发展方向。 机器人视觉伺服系统 视觉伺服的定义： 人类对于外部的信息获取大部分是通过眼睛获得的，千百年来人类一直梦想着能够制造出智能机器，这种智能机器首先具有人眼的功能，可以对外部世界进行认识和理解。人脑中有很多组织参与了视觉信息的处理，因而能够轻易的处理许多视觉问题，可是视觉认知作为一个过程，人类却知道的很少，从而造成了对智能机器的梦想一直难以实现。随着照相机技术的发展和计算机技术的出现，具有视觉功能的智能机器开始被人类制造出来，逐步形成了机器视觉学科和产业。所谓机器视觉，美国制造工程师协会(sme society of manufacturing engineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(ria robotic industries association) 的自动化视觉分会给出的定义是： “机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。”

视频目标跟踪算法综述_蔡荣太

1引言 目标跟踪可分为主动跟踪和被动跟踪。视频目标跟踪属于被动跟踪。与无线电跟踪测量相比，视频目标跟踪测量具有精度高、隐蔽性好和直观性强的优点。这些优点使得视频目标跟踪测量在靶场光电测量、天文观测设备、武器控制系统、激光通信系统、交通监控、场景分析、人群分析、行人计数、步态识别、动作识别等领域得到了广泛的应用[1-2]。 根据被跟踪目标信息使用情况的不同，可将视觉跟踪算法分为基于对比度分析的目标跟踪、基于匹配的目标跟踪和基于运动检测的目标跟踪。基于对比度分析的跟踪算法主要利用目标和背景的对比度差异，实现目标的检测和跟踪。基于匹配的跟踪主要通过前后帧之间的特征匹配实现目标的定位。基于运动检测的跟踪主要根据目标运动和背景运动之间的差异实现目标的检测和跟踪。前两类方法都是对单帧图像进行处理，基于匹配的跟踪方法需要在帧与帧之间传递目标信息，对比度跟踪不需要在帧与帧之间传递目标信息。基于运动检测的跟踪需要对多帧图像进行处理。除此之外，还有一些算法不易归类到以上3类，如工程中的弹转机跟踪算法、多目标跟踪算法或其他一些综合算法。2基于对比度分析的目标跟踪算法基于对比度分析的目标跟踪算法利用目标与背景在对比度上的差异来提取、识别和跟踪目标。这类算法按照跟踪参考点的不同可以分为边缘跟踪、形心跟踪和质心跟踪等。这类算法不适合复杂背景中的目标跟踪，但在空中背景下的目标跟踪中非常有效。边缘跟踪的优点是脱靶量计算简单、响应快，在某些场合（如要求跟踪目标的左上角或右下角等）有其独到之处。缺点是跟踪点易受干扰，跟踪随机误差大。重心跟踪算法计算简便，精度较高，但容易受到目标的剧烈运动或目标被遮挡的影响。重心的计算不需要清楚的轮廓，在均匀背景下可以对整个跟踪窗口进行计算，不影响测量精度。重心跟踪特别适合背景均匀、对比度小的弱小目标跟踪等一些特殊场合。图像二值化之后，按重心公式计算出的是目标图像的形心。一般来说形心与重心略有差别[1-2]。 3基于匹配的目标跟踪算法 3.1特征匹配 特征是目标可区别与其他事物的属性，具有可区分性、可靠性、独立性和稀疏性。基于匹配的目标跟踪算法需要提取目标的特征，并在每一帧中寻找该特征。寻找的 文章编号：1002－8692（2010）12-0135-04 视频目标跟踪算法综述* 蔡荣太1，吴元昊2，王明佳2，吴庆祥1 （1.福建师范大学物理与光电信息科技学院，福建福州350108； 2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033） 【摘要】介绍了视频目标跟踪算法及其研究进展，包括基于对比度分析的目标跟踪算法、基于匹配的目标跟踪算法和基于运动检测的目标跟踪算法。重点分析了目标跟踪中特征匹配、贝叶斯滤波、概率图模型和核方法的主要内容及最新进展。此外，还介绍了多特征跟踪、利用上下文信息的目标跟踪和多目标跟踪算法及其进展。 【关键词】目标跟踪；特征匹配；贝叶斯滤波；概率图模型；均值漂移；粒子滤波 【中图分类号】TP391.41；TN911.73【文献标识码】A Survey of Visual Object Tracking Algorithms CAI Rong-tai1,WU Yuan-hao2,WANG Ming-jia2,WU Qing-xiang1 （1.School of Physics,Optics,Electronic Science and Technology,Fujian Normal University,Fuzhou350108,China; 2.Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Science,Changchun130033,China）【Abstract】The field of visual object tracking algorithms are introduced,including visual tracking based on contrast analysis,visual tracking based on feature matching and visual tracking based on moving detection.Feature matching,Bayesian filtering,probabilistic graphical models,kernel tracking and their recent developments are analyzed.The development of multiple cues based tracking,contexts based tracking and multi-target tracking are also discussed． 【Key words】visual tracking;feature matching;Bayesian filtering;probabilistic graphical models;mean shift;particle filter ·论文·*国家“863”计划项目（2006AA703405F）；福建省自然科学基金项目（2009J05141）；福建省教育厅科技计划项目（JA09040）

视觉伺服控制

有约束的无标定模型预测控制 在视觉伺服控制器的设计中，图像雅可比矩阵是建立运动学模型的关键。经典的IBVS采用比例控制律，它利用图像雅可比矩阵的逆(或伪逆)。然而，比 例控制器可能存在局部极小问题。也就是说，如果视觉特征数大于3，则图像雅可比矩阵不是满秩的，图像误差可能存在于图像雅可比矩阵的逆(或伪逆)的零空间中，从而导致局部收敛，使得最终的图像特征远离期望的图像特征。另外，系统约束处理困难，尤其是可见性约束。当相机的初始位置和所需位置之间的距离较大时，图像特征将不可见。在视觉伺服控制过程中，可能会违反关节的物理限制和机器人的工作空间。此外，比例控制器的主要缺点是需要知道摄像机内参数、摄像机外参数和特征点的深度参数，而这些特征点的精确值很难获得。 为了避免使用图像雅可比矩阵中元素的精确值，人们对图像雅可比矩阵的数值估计进行了广泛的研究，如神经网络、迭代学习、拟牛顿方法和模糊控 制。文献提出了许多基于深度无关交互(或图像雅可比)矩阵的自适应 控制器，以克服深度限制问题。文献首次针对摄像机参数未知且深度随时间 变化的固定摄像机构型，提出了与深度无关的交互矩阵。文献提出了眼在手 和固定眼构型的自适应视觉跟踪控制的统一设计方法。然而，这些方案没有明确考虑系统约束，而这些约束对于视觉伺服控制器的设计是至关重要的。 已经提出了许多方法来处理有约束的视觉伺服任务。例如路径规划、非线性反馈等，但大多需要给定摄像机的外部参数，并且假定摄像机的内部参数和深度信息是已知的。在IBVS中，通常采用模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)来处理系统约束，且MPC控制器具有在未知影响和模型误差的情况下对 系统进行控制的能力。因此，MPC算法可以用来设计无标定环境下的视觉伺服控制器。本章主要提出了一种新的基于MPC的IBVS设计方法，该方法明确地考虑了系统的约束条件，能够有效地处理未知的摄像机参数和深度参数。通过模型预测控制获得控制输入，通过参数估计算法在线更新预测模型的未知参数，完成视觉伺服任务。 有约束和无标定视觉伺服的预测模型 模型预测控制被用来处理未标定环境中眼在手上和眼在手外摄像机构型的IBVS系统的控制约束。在无标定的环境中，摄像机的内外参数和特征的三维坐标是未知的。为了通过MPC获得最优控制输入，需要找到一个预测模型来描述系统的动态行为。介绍了基于深度无关交互矩阵的预测模型。在透视投影模型下，特征点的图像坐标可以描述为： s m (t) c

工业网络控制

机器视觉技术及其工业应用 学院： 学号： 姓名： 导师：

摘要 机器视觉是一门交叉学科，有着广泛的应用领域。近年来，随着理论的创新和技术的发展，该学科发展迅猛。本文介绍了机器视觉的关键技术，如光源照明、光学镜头、摄像机、图像采集、信号处理、执行机构等的发展状况。同时，从自动检测、智能装配、视觉伺服三个方面对工业机器视觉应用系统进行了综述。 关键词：机器视觉；工业应用

0 引言： 机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。它综合了各种技术, 其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软、硬件技术和人机接口技术等。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。它是实现精确定位、精密检测、自动化生产的有效途径, 同时它具有实现非接触测量、具有较宽光谱相应范围、可长时间工作等优点。 近年来，随着计算机技术尤其是多媒体技术以及数字图像处理与分析理论的不断发展完善，加之大规模集成电路的飞速发展与应用，机器视觉技术得到了广泛的应用研究，如工业制造、医学、导航和遥感图像分析等。特别是近几年发展十分迅速。本文在查阅大量文献资料的基础上，对机器视觉的技术发展及其工业应用作一综述。 1关键技术： 图1 典型工业机器视觉系统 参见图 1 ，我们可以发现机器视觉是一项综合技术, 它包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术( 图像增强和分析算法、图像卡、I/ O 卡等)。这些技术在机器

(完整版)视频目标检测与跟踪算法综述

视频目标检测与跟踪算法综述 1、引言 运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。 2、视频监控图像的运动目标检测方法 运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。 2.1帧差法 帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设f k（x, y）和f（k i）（x, y）分别为图像序列中的第k帧和第k+1帧中象素点（x，y）的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1所示： Diff ki f k（x, y） f（k 1）（x, y）（2-1）2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。利用此原理便可以提取出目标。下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1式得到第k帧和第k+1帧的差值图像Diff k 1；2、对所得到的差值图像Diff k 1二值化（如 式子2-2示）得到Qk+1 ；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准 确，对Q k 1进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为M k 1。 1

单目视觉定位方法研究综述

万方数据

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单目视觉定位方法研究综述 作者：李荣明， 芦利斌， 金国栋 作者单位：第二炮兵工程学院602教研室,西安,710025 刊名： 现代计算机：下半月版 英文刊名：Modem Computer 年，卷(期)：2011(11) 参考文献(29条) 1.R.Horaud;B.Conio;O.Leboullcux An Analytic Solution for the Perspective 4-Point Problem 1989(01) 2.任沁源基于视觉信息的微小型无人直升机地标识别与位姿估计研究 2008 3.徐筱龙;徐国华;陈俊水下机器人的单目视觉定位系统[期刊论文]-传感器与微系统 2010(07) 4.邹伟;喻俊志;徐德基于ARM处理器的单目视觉测距定位系统[期刊论文]-控制工程 2010(04) 5.胡占义;雷成;吴福朝关于P4P问题的一点讨论[期刊论文]-自动化学报 2001(06) 6.Abdel-Aziz Y;Karara H Direct Linear Transformation from Comparator to Object Space Coordinates in Close-Range Ph- togrammetry 1971 7.Fishier M A;Bolles R C Random Sample Consensus:A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analy-s~s anu Automated tartograpny 1981(06) 8.祝世平;强锡富用于摄像机定位的单目视觉方法研究[期刊论文]-光学学报 2001(03) 9.沈慧杰基于单目视觉的摄像机定位方法的研究 2009 10.任沁源;李平;韩波基于视觉信息的微型无人直升机位姿估计[期刊论文]-浙江大学学报（工学版） 2009(01) 11.刘立基于多尺度特征的图像匹配与目标定位研究[学位论文] 2008 12.张治国基于单目视觉的定位系统研究[学位论文] 2009 13.张广军;周富强基于双圆特征的无人机着陆位置姿态视觉测量方法[期刊论文]-航空学报 2005(03) 14.Zen Chen;JenBin Huang A Vision-Based Method for theCircle Pose Determination with a Direct Geometric Interpre- tation[外文期刊] 1999(06) 15.Safaee-Rad;I.Tchoukanov;K.C.Smith Three-Dimension of Circular Features for Machine Vision 1992 16.S.D.Ma;S.H.Si;Z.Y.Chen Quadric Curve Based Stereo 1992 17.D.A.Forsyth;J.L.Munday;A.Zisserman Projective In- variant Representation Using Implicit Algebraic Curves 1991(02) 18.吴朝福;胡占义PNP问题的线性求解算法[期刊论文]-软件学报 2003(03) 19.降丽娟;胡玉兰;魏英姿一种基于平面四边形的视觉定位算法[期刊论文]-沈阳理工大学学报 2009(02) 20.Sun Fengmei;Wang Weining Pose Determination from a Single Image of a Single Parallelogram[期刊论文]-Acta Automatica Sinica 2006(05) 21.吴福朝;王光辉;胡占义由矩形确定摄像机内参数与位置的线性方法[期刊论文]-软件学报 2003(03) 22.王晓剑;潘顺良;邱力为基于双平行线特征的位姿估计解析算法[期刊论文]-仪器仪表学报 2008(03) 23.刘晓杰基于视觉的微小型四旋翼飞行器位姿估计研究与实现 2009 24.刘士清;胡春华;朱纪洪一种基于灭影线的无人直升机位姿估计方法[期刊论文]-计算机工程与应用 2004(9) 25.Mukundan R;Raghu Narayanan R V;Philip N K A Vision Based Attitude and Position Estimation Algorithm for Rendezvous and Docking 1994(02)

机器人视觉伺服系统的控制结构

机器人视觉伺服系统的控制结构

机器人视觉伺服系统的控制结构 1 前言 对机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一，其研究成果可直接用于机器人手—眼系统、移动机器人的自动避障及对周围环境的自适应、轨线跟踪等问题中。通常所说的机器视觉是指：自动获取并分析图像，以得到一组可对景物描述的数据或控制某种动作的数据。而视觉伺服则不同于机器视觉，它利用机器视觉的原理对图像进行自动获取与分析，以实现对机器人的某项控制为目的。正是由于系统以实现某种控制为目的，所以视觉伺服系统中的图像处理过程必须快速准确。 视觉伺服系统采用视觉反馈环形成闭环，在视觉反馈环中抽取某种图像特征。图像特征可以是点、曲线、图像上的某一区域等，比如，它可以是点在图像平面的坐标位置，或投影面的形心及其惯量的高次幂。 2 视觉伺服系统的分类 视觉伺服的控制策略主要基于以下两个问题： 1）是否采用分层控制结构？即机器人是否需要闭环关节控制器？进一步说，就是系统的视觉反馈是为机器人的关节控制闭环提供输入量，还是由视觉控制器直接控制机器人各关节。 2）误差输入量是以机器人所在空间的三维坐标表示，还是以图像特征？ 按控制策略2）区分，视觉伺服系统分为两类：基于位置的控制系统（position－based control，又称3D视觉伺服，3Dvisualservoing），基于图像的控制系统（image－base control，或称2D视觉伺服，2Dvisualservoing）。由于基于位置和基于图像的视觉伺服各有其优缺点，于是近年有学者综合上述两类视觉伺服系统的优点，设计出2-1/2D视觉伺服系统。 按控制策略1）区分，视觉伺服系统可分为动态观察—移动系统和直接视觉伺服。前者采用机器人关节反馈内环稳定机械臂，由图像处理模块计算出摄像机应具有的速度或位置增量，反馈至机器人关节控制器；后者则由图像处理模块直接计算机械壁各关节运动的控制量。 3 视觉伺服系统的控制结构 3.1 基于位置的视觉伺服控制结构

机械手控制一个通过视觉伺服

通过视觉伺服系统的机械手控制 文摘:在本文中,我们提出一个方法通过传感器来控制机器人手臂位移。因为该机械手通常是开环控制关节定位是无法利用的,所以为了获得更有效的控制界面,我们还提出了一种闭环系统的基础在一个眼对手视觉伺服方法。我们发现通过使用这样的一个方法,就是测量机械手的运动传感器的下意识不能精确控制机器人末端执行器运动。我们提出的解决方案,就是控制基础位置的机械手的速度控制。为了保持最后控制装置的视觉领域,相机方向也要被控制，其结果表明了该算法的有效性和效率的方法。 关键词:眼，手视觉伺服;无本体传感器;构成的计算; 1介绍 视觉伺服【哈钦森96】长期以来被证明是一种在恶劣的环境中非常有效地来控制机械手方法（核环境、空间、水下机器人等）。在本文中我们提出了一个通用的框架来控制一个大致的模型和使用一个眼对手视觉伺服系统校准机械手【艾伦93年,黑格95年,Horaud 98】。推动力是维克多6000机械手的控制。维克多6000[诺金 97]是一个深海远程操作工具,通过法国海洋研究所建造和营运,被用来探索海洋的地板。这是一个可以用船控制的海底车,目的是进行光学调查,进行局部作业、执行仪器仪表控制和样品水、沉积物或岩石鉴定采集。维克多6000配备两臂：6自由度机械手叫迈斯卓，一个四自由度的机械手叫夏尔巴人。在这个水下环境，眼对手视觉伺服已经用来控制远程操作工具（如【河流 97 地段 00 地段 01 范德荷兰尼克森 01】）。正如已经开始的，目标不止是控制远程操作工具本身,而是利用由一个相机提供的信息来控制机械手的运动。这台相机是安装在一个带有掀动头效果水下机器人上并遵守机械手的末端手爪控制。为了降低成本，这机械手并不灵敏，没有加装某些装置。并且由于缺乏本体感受的传感器，在量距和一些个别关节位置并不适合有效的，所以机器人通常是通过操纵杆开环控制着。因此如果没有外部传感器是用来提供的一个闭环系统是没有办法衡量机械手，并且任何运动控制将会是不精确的。这更促进一种通过在视觉伺服的框架下的移动相机到一个通用的框架来控制移动机械的方法引入。 该基准方法的几种主要利益特征和贡献。恶劣的环境（如，深海压力条件）在这种情况下的传感器可能会有剧烈损耗。我们在本文中说明的这些传感器使用方法是不需要精准的控制 一个手末端爪的。事实上，控制环路是被相机“封闭”的，现在由有效的传感器代替。这个控治可以被实现，即使相机本身就是运动。最后,这个方法能很好地抑制坏/粗略校准系统。此外，一个主要的利处是决定于手臂所达到的独立的位置以及不同建模和校准的错误,还有手臂上的的传感器，它有可能通机械手传达所指派的工作，由传感器直接在空间进行测量。

视觉跟踪技术发展和难点问题的分析

信息技术与信息化 计算机技术与应用 63 　视觉跟踪技术发展和难点问题的分析 The Tendency of the V isual Tracking and the Analysis of Tr oubles 张　进3 ZHAN G J in 摘　要 　本文介绍了计算机视觉领域里的一种新兴技术即视觉跟踪技术。其中,主要介绍了视觉跟踪技术的产生、发展,同时也提到了跟踪技术中难点问题和解决思路。 关键词 　视觉跟踪　目标检测　目标识别　目标跟踪 Abstract I n this paper,it describes a new technol ogy which called visual tracking of the computer visi on field .The text intr oduces that the new technol ogy ’s e mergence and devel opment,at the sa me ti m e,it refers s ome p r oble m s of this technol ogy and how t o res olve these p r oble m s. Keywords V isual tracking Object detecti on Object identificati on Object tracking 3山东建筑大学信电学院　250010 在当今的信息化社会中,随着计算机网络、通信以及微电子技术的发展,计算机图像以其直观形象、内容丰富的特点备受人们青睐。然而,在很多应用领域,人类在全部依赖视觉获得信息的同时,也需要付出艰辛的劳动。需要一种智能计算机系统技术,来模拟人眼获取外界信息图像,并模拟人脑进行视觉信息的分析和理解,从而做出相应的响应,这种技术的研究越来越受到诸多学者专家的厚爱,它就是我要介绍的视觉跟踪技术。 视觉跟踪技术用途广泛,目前它已经应用于计算机视觉等许多领域,如:视频监控、视觉用户接口、虚拟现实、智能大楼、基于目标跟踪的视频压缩等。这种技术的研究同时也为高层次的计算机视觉的研究打下基础,如3-D 目标的识别与重建等。 1　研究的主要内容和目的 视觉跟踪技术主要完成的工作有以下三个:目标的检测,目标的识别和目标的跟踪。 1.1　目标检测 目标检测是从图像序列中将前景运动区域从背景中提取出来。目标检测是运动物体的分类与跟踪以及运动人体动作分析与理解的基础,该阶段处理结果直接影响到后续处理的效果,所以运动检测在人体运动分析中的作用非常重要。然而,实时多变的外界条件如天气,光照,运动物体的影子及混乱干扰的影响给运动检测带来了困难。目前几种常用的运动检测方法有:背景减除法,时域差分法和光流法。 1.2　目标识别 目标的识别即目标的分类,一般把检测到的运动目标分为两类:人和非人,其中人体跟踪的目的是从检测的运动区域中将人的运动区域提取出来。常用的分类方法有基于形状特征的分类 (利用检测的运动区域的形状特征进行分类),比如:区域的分散 度,面积,宽高比等作为特征;基于运动特性的分类,比如:利用人的运动具有周期性作为特征。为了得到更准确的分类效果,可以将上述两种方法结合起来使用,还可以考虑运动物体的色彩和运动特征。 1.3　目标跟踪 运动目标的跟踪是指在连续帧的图像间建立基于位置、形状和颜色等有关特征的匹配问题。简单来说,就是在序列图像中,为运动目标定位。目前视频监控系统己经广泛应用到了对安全要求非常敏感的场合和机构,如银行,商场,飞机场等,但是目前的应用并没有发挥它实时主动的监控作用。因为现阶段的视频监控系统大部分只提供视频录像和回放的功能,往往是当异常事件发生后,相关人员才通过记录的结果来观察曾经发生的事,但此时往往为时己晚。人们需要的监控系统是能够实行实时监控,并能自主分析摄像头捕捉的视频信息,若发生异常情况,可以及时报警,从而避免意外发生,同时也减少了雇佣大量监视人员所需要的物力和财力。 2　视觉跟踪技术的发展 近年来,随着运动分析的硬件的发展(包括视频获取设备如摄像头,图像采集卡,处理器和计算机等),基于视频信息的分析迅速渗透到人民生活的各个方面。巨大的商业价值和应用价值使越来越多的公司和学术机构致力于这种技术的研究。美国,英国等国家己经展开了大量相关项目的研究。 1997年,由美国国防高级研究项目署DARP A (Defence Ad 2vanced Research Pr ojects Agency )领头,以美国卡耐基梅隆大学为 首,麻省理工学院等高校参与了视频监控系统项目VS AM [1]的研究开发,并于2000年基本完成.此项目主要研究用于战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术:分布于各个不同位置的摄像头获取的视频信号通过一个分布式的网络连接汇集到操作 中心,只需要一个操作人员就可以监控一个相当广阔的空间范